論文の概要: Multimodal Cinematic Video Synthesis Using Text-to-Image and Audio Generation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10005v1
• Date: Sun, 06 Apr 2025 17:10:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-22 23:32:14.431192
• Title: Multimodal Cinematic Video Synthesis Using Text-to-Image and Audio Generation Models
• Title（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ・オーディオ生成モデルを用いたマルチモーダル映像合成
• Authors: Sridhar S, Nithin A, Shakeel Rifath, Vasantha Raj,
• Abstract要約: 本研究は,高忠実度画像合成を取り入れた60秒フィルムの製作方法,物語構築のためのGPT-2,gTTSとYouTube-音楽を用いたハイブリッドオーディオパイプラインについて述べる。 このフレームワークは、リニアフレーム、撮影後ソース(例えば、シャープニング)、およびプロの質の高い結果を提供するためにオーディオビデオ同期によって強化された5シーンフレームワークを使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3749861135832072
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Advances in generative artificial intelligence have altered multimedia creation, allowing for automatic cinematic video synthesis from text inputs. This work describes a method for creating 60-second cinematic movies incorporating Stable Diffusion for high-fidelity image synthesis, GPT-2 for narrative structuring, and a hybrid audio pipeline using gTTS and YouTube-sourced music. It uses a five-scene framework, which is augmented by linear frame interpolation, cinematic post-processing (e.g., sharpening), and audio-video synchronization to provide professional-quality results. It was created in a GPU-accelerated Google Colab environment using Python 3.11. It has a dual-mode Gradio interface (Simple and Advanced), which supports resolutions of up to 1024x768 and frame rates of 15-30 FPS. Optimizations such as CUDA memory management and error handling ensure reliability. The experiments demonstrate outstanding visual quality, narrative coherence, and efficiency, furthering text-to-video synthesis for creative, educational, and industrial applications.
• Abstract（参考訳）: 生成人工知能の進歩によりマルチメディア生成が変化し、テキスト入力から自動撮影ビデオ合成が可能になった。 本研究は,高忠実度画像合成のための安定拡散,物語構造化のためのGPT-2,gTTSとYouTubeをソースとしたハイブリッドオーディオパイプラインを組み込んだ60秒フィルムの製作方法について述べる。 このフレームワークは、リニアフレーム補間、撮影後処理(例えば、シャープニング)、オーディオビデオ同期によってプロの質の高い結果を提供する。 Python 3.11を使用したGPUアクセラレーションのGoogle Colab環境で開発された。 デュアルモードのGradioインターフェース(SimpleとAdvanced)を備え、最大1024x768の解像度と15-30 FPSのフレームレートをサポートする。 CUDAメモリ管理やエラー処理などの最適化は信頼性を保証する。 この実験は、優れた視覚的品質、物語のコヒーレンス、効率を示し、創造的、教育的、産業的応用のためのテキストとビデオの合成を促進した。

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